GPGPU加速大模型訓(xùn)練，用開源解決人、錢、時間難題。

GACS9月14日~15日，2023全球AI芯片峰會（GACS 2023）在深圳南山圓滿舉行。在次日AI大算力芯片專場上，上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授梁曉峣分享了題為《開源GPGPU平臺“青花瓷”的技術(shù)進展與生態(tài)建設(shè)》的主題演講。梁曉峣教授以目前AI芯片領(lǐng)域的“王者”英偉達作為切入點，解讀了英偉達是如何在“瘋狂的大模型時代”中，通過數(shù)制、稀疏性、互連、內(nèi)存帶寬方面的4項革新，以及涵蓋編程語言、運行環(huán)境等完善的軟件生態(tài)建設(shè)應(yīng)對挑戰(zhàn)，從而鞏固自己的地位的。他認為，在英偉達以V100為代表的處理器中，CUDA Core和Tensor Core這兩個主要單元幫助英偉達奠定了AI時代算力基座的行業(yè)地位。

為了建設(shè)國內(nèi)的開源生態(tài)，梁曉峣團隊于去年推出自研GPGPU平臺“青花瓷”，該平臺支持大規(guī)模的并行通用計算、科學(xué)計算、AI計算等。梁曉峣團隊定義的“青花瓷”指令集分為9個大類，功能組合超過100個，支持應(yīng)用超過100個，通過這套自定義指令，能夠?qū)崿F(xiàn)架構(gòu)通用性、性能先進性、生態(tài)兼容度。梁曉峣強調(diào)，青花瓷平臺不收取任何費用，完全免費開放給大家使用。以下為梁曉峣的演講實錄：感謝主辦方的邀請，這是我連續(xù)第二次在芯片論壇給大家做匯報。如果說從去年到今年發(fā)生了一件特別重要的事情，毫無疑問就是大模型，它的橫空出世改變了我們?nèi)祟惖氖澜?。大模型可以做的事情非常多，包括在一些?biāo)準(zhǔn)化測試當(dāng)中，它的機器評分、人工智能評分已經(jīng)超越了人類。

大模型最關(guān)鍵的就是大，即它的參數(shù)量非常大，動輒幾十億，甚至上百、上千億的規(guī)模。像最大的GPT-3模型，可以達到1700多億參數(shù)。伴隨著參數(shù)，實際上就是算力的挑戰(zhàn)。因為每一個參數(shù)都需要參與計算，這么大的參數(shù)量就帶來巨大的算力。對于GPT-3最大的模型，用現(xiàn)在市場上最主流的A100 GPU，即使把1000塊A100 GPU互連在一起，也需要訓(xùn)練30多天的時間，可見大模型對算力的需求是有多么的巨大。

其實進入信息社會以來，人類社會發(fā)展史就是一部算力發(fā)展史。從最早期，人們采用分立元件三極管，搭出了一個人類歷史上第一臺通用計算機ENIAC。這個計算機有著非常大的體積，但它的算力可能也只是相當(dāng)于今天一個計算器的算力。隨著集成電路的出現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)可以把晶體管集成在晶圓、芯片上，可以在人眼看不見的尺寸上做所謂的集成電路，從而有了現(xiàn)在按照摩爾定律發(fā)展的28納米、14納米、7納米等尺寸芯片，晶體管尺寸會做得越來越小。伴隨著集成電路行業(yè)的發(fā)展，各種各樣的處理器、芯片類型都應(yīng)運而生。比較有名的像CPU，英特爾是老大；現(xiàn)在如日中天的GPU，以英偉達為代表，在AI和數(shù)據(jù)中心中取得非常絕對的統(tǒng)治地位；像DPU主要做數(shù)據(jù)層面的分離和專用的處理，AI芯片也是其中一類。未來可能還會有更先進的芯片，比如量子芯片、光子芯片、生物芯片等，這些芯片可能還需要一段時間的發(fā)展，但是這個方向也是非常明確的，未來會往這個方向走。

01.英偉達抓住時代機遇，GPGPU提高計算并行度

我今天的報告可能不會涉及到那么多，主要還是和大家聊一聊現(xiàn)在最主流的，也是最重要的一類AI芯片——GPGPU。所謂GPGPU，就是通用圖形處理器（General-Purpose Graphics Processing Unit），現(xiàn)在代表性的企業(yè)是英偉達，這家公司在上半年市值突破了1萬億美金。歷史上只有幾家公司突破過1萬億美金，包括蘋果、微軟、谷歌和亞馬遜等。作為一家芯片企業(yè)，突破1萬億市值是歷史上第一次。為什么英偉達能做到這一點？正是因為它抓住了時代機遇。大家都在AI大時代淘金，而英偉達常被稱作是“賣鏟子的”，其實它是賺錢最多的。從英偉達來看，我認為最具有代表性的，真正讓英偉達進入AI時代算力基座的、奠定基礎(chǔ)的是V100這代GPU。V100已經(jīng)是幾代以前的GPU了，但非常具有代表性。在一個GPU里面有很多處理器，下圖中一個方塊就是GPU的一個處理器。每個處理器放大來看，都是一樣的架構(gòu)。在英偉達以V100為代表的處理器中，有幾個主要的單元，其中最主要的是CUDA Core和Tensor Core這兩個單元。

CUDA Core是大家耳熟能詳?shù)模傅氖荊PU以SIMT，即單指令、多線程的方式運行。在V100這代架構(gòu)里，英偉達增加了一個Tensor Core張量運算引擎，加入的主要目的就是為了做AI計算，那時候還叫深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。因此，V100這代GPU是非常具有代表性的。那么具體分析，GPU為什么能夠算得這么快？為什么它的性能會這么好？主要得益于它極高的數(shù)據(jù)并行度。SIMT中，這個“T”指的是線程。一個GPU上可以有海量的線程，每時每刻都有成千上萬的線程可以同時運行。舉一個非常簡單的例子，比方說有兩個矩陣，A矩陣乘以B矩陣，要得到一個C矩陣結(jié)果。在C矩陣中，每一個結(jié)果點，即下圖中這個紅色的點，它的計算就是從A矩陣中拿出一行，B矩陣中拿出一列，把它們相乘作一個內(nèi)值就得到了結(jié)果點。在CUDA Core里面，每一個線程都負責(zé)計算C矩陣中的一個結(jié)果點，一個線程只計算一個結(jié)果點。GPU中成千上萬個線程同時執(zhí)行，所以一瞬間的功夫，這個C矩陣里的所有結(jié)果都會被計算出來，這就是CUDA Core并行性比較強大的原因。

以此做類比，假如用一個CPU去做，CPU里一個線程也只能計算一個點，做完一個點再去做第二個、第三個點。但是CPU里可能只有十個線程，沒有這么高的并行性，所以它的算力、并行度沒有這么高，不如GPU計算那么快。這是在GPU CUDA Core里，用傳統(tǒng)的SIMT引擎里做計算。那么為什么要加入Tensor Core呢？因為英偉達意識到，即便用CUDA Core那種單點做矩陣的方式，速度還是不夠快。AI對于算力的需求是無止境的，AI模型參數(shù)在不斷變大，指數(shù)級上升，對算力需求也是指數(shù)級上升。只靠英偉達傳統(tǒng)SIMT里的CUDA Core還不夠，所以在V100這代GPU里，英偉達加入Tensor Engine，即張量運行計算單元。Tensor Core改變了矩陣計算的方式，按照一個模塊、一個模塊去做矩陣，而不是一個點、一個點去做矩陣。在英偉達的Tensor Core里，以4×4的矩陣塊為一個基本單位，一次可以計算出一個4×4的矩陣乘上另外一個4×4矩陣的結(jié)果。這種方式比CUDA Core又要有效很多，速度、功耗各方面都會提升很多，這是英偉達加入Tensor Core的主要原因。

剛才我們提到了，英偉達提出用張量引擎做矩陣，通過4×4的矩陣塊來進行運算。那么有沒有可能在更大的塊上做矩陣呢？原則上講，這個“塊”放得越大，一次能夠同時進行計算的數(shù)越多，GPU的效率會越高，性能會越好。華為的AI處理器借鑒了同樣的概念，但是用更大的矩陣塊去做，它的矩陣塊大小是16×16，一次可以吃進256個數(shù)，吐出一個16×16的矩陣結(jié)果，所以效率、算力會更高，超過了英偉達的Tensor Core。

當(dāng)然也有其他一些公司在考慮，除了Tensor Core，有沒有其他的方式可以更有效地進行矩陣計算或者類似的計算？實際上是有的，比如谷歌自己的AI專用芯片TPU，特斯拉用在自動駕駛上的專用芯片F(xiàn)SD。無論是谷歌還是特斯拉，他們都采用一種脈動陣列的方式處理。比起張量引擎，脈動陣列的優(yōu)勢在于在很大規(guī)模的計算陣列上，增加了計算單元之間的互動、脈動，數(shù)據(jù)可以橫向滑，也可以縱向滑?；瑒拥募尤?，使脈動陣列變得更加高效，性能更高。

脈動陣列并不是一個新的東西，早在上世紀60年代，就由H. T. Kung教授提出，只是那個時候還沒有AI?，F(xiàn)在，谷歌和特斯拉發(fā)現(xiàn)這個結(jié)構(gòu)用在AI做矩陣計算上非常有效。如果你采用脈動陣列的方式來做矩陣計算，會比由點、小矩陣塊或大矩陣塊來做并行都更加高效。

02.四項巨大革新，英偉達鞏固AI領(lǐng)域王者地位

這樣看來，英偉達似乎處于非常被動的局面，大家都群起來挑戰(zhàn)英偉達。華為用大矩陣塊做并行，谷歌、特斯拉用脈動陣列做并行，這些方式都比英偉達芯片高效，所以英偉達面臨著巨大的挑戰(zhàn)和壓力。如果應(yīng)對不利，它可能會失去在AI領(lǐng)域的王者地位。面對華為、谷歌等公司的挑戰(zhàn)，英偉達也立刻提起反擊。在V100以后，英偉達又做了A100、H100兩代芯片。我認為，英偉達做了四項非常巨大的革新，從而再次鞏固了自己在AI芯片里王者的地位。第一項革新是數(shù)制。在做矩陣計算的時候，計算分為整型數(shù)和浮點數(shù)，其中浮點數(shù)是最為重要的。從傳統(tǒng)意義上講，做浮點數(shù)計算需要遵照國際標(biāo)準(zhǔn)，國際上有一個IEEE 754標(biāo)準(zhǔn)定義了浮點數(shù)計算的規(guī)則。無論是做CPU還是GPU，都要符合計算的標(biāo)準(zhǔn)。但是到了人工智能時代，我們發(fā)現(xiàn)這個規(guī)則其實是可以被打破的。在人工智能里做浮點數(shù)的計算，精度差一點，對于最后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果影響并不大。在這個基礎(chǔ)上，大家提出是不是可以把傳統(tǒng)IEEE 754國際標(biāo)準(zhǔn)放寬松，計算精度要求低一點？因為精度越低，算力越高，功耗越省。英偉達推出了自己的算制TF32，所謂TF32并不是32位的，其實只有19位數(shù)。英偉達稱，用19位的數(shù)來做計算，最后可以達到用32位浮點數(shù)來計算的等效網(wǎng)絡(luò)結(jié)果。最近，英偉達甚至在最新一代GPU中推出了TF8算制，也就是用8位浮點數(shù)，就可以達到32位的效果。

這實際上是英偉達的優(yōu)勢，因為它既做運動員又做裁判員。英偉達說TF8好，那就是TF8好，為什么呢？因為幾乎所有的模型，落地都會首先落在英偉達的GPU上。也就是說，即便英偉達這個數(shù)制定義得不好，哪怕這個計算是錯誤的，但是因為大家都是在它的基礎(chǔ)上做的，所以它的錯誤也變成了標(biāo)準(zhǔn)，它定義的東西就變成了“事實上的標(biāo)準(zhǔn)”。換句話說，即便你有更好的方法，但是因為別人的模型都是在英偉達GPU上先落地，所以它利用先發(fā)優(yōu)勢形成了事實標(biāo)準(zhǔn)。這顯然可以對它所謂的生態(tài)起到了很大的“護城河”作用。第二個是稀疏性，這和剛才講的精度有相關(guān)聯(lián)的地方。我們發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)里，雖然參數(shù)很多，但實際上不是每一個參數(shù)都那么關(guān)鍵。當(dāng)減掉一些參數(shù)后，網(wǎng)絡(luò)性并不受影響，這就是所謂的稀疏性。充分利用稀疏性，可以大量簡化計算，比方說四個參數(shù)，減掉兩個參數(shù)，就只需要計算兩次，但是對網(wǎng)絡(luò)精度結(jié)果并沒有太大影響。英偉達新的GPU里對稀疏性也進行了支持。當(dāng)然，英偉達的支持是有限的，必須按照它的規(guī)則進行支持。

第三個方面是互連，我認為這一點尤其是在大模型下是最關(guān)鍵的，是英偉達真正的殺手锏。互連包括芯片跟芯片間的互連，板卡跟板卡間的互連，以及服務(wù)器跟服務(wù)器的互連。幾年前，英偉達前瞻性地收購了一家做互連的公司Mellanox，也就有了后面我們統(tǒng)稱英偉達NVLink的高速互連網(wǎng)絡(luò)。大模型的參數(shù)都是數(shù)百上千億，以后可能還會更大，沒有一個單芯片能夠容納這么大的參數(shù)，也沒有一個單芯片能夠容納這么大的算力。未來只要是大模型時代，所有的系統(tǒng)都需要由很多芯片互連在一起組成，少則幾百片，多則成千上萬片。這個時候，芯片之間的互連，數(shù)據(jù)之間的傳輸成為真正的瓶頸。芯片的算力未必能用得滿，但是互連網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)的傳輸幾乎都是被耗盡的。如果互連網(wǎng)絡(luò)的速度帶寬不夠，芯片上的算力再高也是沒用的，發(fā)揮不出來，最后所有數(shù)據(jù)都被堵在互連的高速公路上。而在互連方面，毫無疑問，英偉達現(xiàn)在是世界上的王者。英偉達互連網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計、速度、軟硬件的適配性是最好的，所以能在大模型下充分發(fā)揮出算力的優(yōu)勢。其他的芯片公司也許能做出很高算力芯片，但是因為沒有這么好的互連網(wǎng)絡(luò)支持，芯片的性能很難發(fā)揮出來。

第四點是內(nèi)存帶寬。當(dāng)我們有成千上萬數(shù)據(jù)的時候，在進行計算之前，首先要有地方存放。如果連存都存不下，數(shù)據(jù)供不上，何談算力呢？在這方面，英偉達也是走在世界的前列，它率先采用了HBM、HBM2以及現(xiàn)在HBM3E，使用最先進的片上堆疊的2.5D封裝技術(shù)，它內(nèi)存的帶寬和容量都可以遠遠超越其他的競爭對手。

英偉達通過四項核心技術(shù)的反擊，再次鞏固了自己在AI市場上“霸主”的地位。過去幾年，雖然面臨著眾多芯片公司的挑戰(zhàn)，但是英偉達的市占率非常牢固，幾乎沒有被動搖。

03.大模型時代軟件生態(tài)成為重中之重，開源成為可能的出路

在近年相關(guān)的學(xué)術(shù)論文中，英偉達GPU作為AI芯片的出現(xiàn)頻率遠超其他芯片。統(tǒng)計顯示，在國際頂級會議，使用英偉達來做學(xué)術(shù)探索的論文與使用其他芯片的論文發(fā)表相差20倍。這是非常關(guān)鍵的，因為AI領(lǐng)域不斷在創(chuàng)新，不斷有新東西出現(xiàn)，我們無法預(yù)測明年，甚至下個月會產(chǎn)生什么新的東西。而這些新的東西都是在學(xué)術(shù)界，包括大公司先進的研究實驗室中產(chǎn)生的。這些論文中的實驗如果是在英偉達GPU上做的，自然落地首選就是英偉達GPU。其次，從AI數(shù)據(jù)中心的占比來看，英偉達無論是在阿里云、AWS，還是其他任何云里，都占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，占85%以上。過去幾年，這個比例還在逐漸上升。

這樣的絕對主導(dǎo)地位是什么問題造成的？我個人認為，英偉達最大的優(yōu)勢還是在于它的軟件生態(tài)。一顆芯片好或不好，不是取決于它的硬件指標(biāo)，不是取決于它的裸算力有多高、功耗有多低，而是取決于它好不好用。這個芯片做出來，大家是否能馬上用上，能否無縫遷移，能否很愉快地使用，這才是關(guān)鍵。而這點英偉達做得非常好，它有數(shù)十年的積累，新的模型幾乎都會先在英偉達GPU落地，這個先發(fā)優(yōu)勢是非常明顯的。關(guān)鍵中的關(guān)鍵就是生態(tài)。生態(tài)不只是幾個模型、幾個框架的問題，它是一個綜合性的問題，包括編程語言。編程語言，像英偉達的CUDA生態(tài)，指的是CUDA編程的方式、習(xí)慣，它又直接聯(lián)系到芯片指令集的定義、芯片的架構(gòu)定義，一些運行庫和Runtime（運行時）也非常關(guān)鍵?，F(xiàn)在做AI、做算法的同事中，其實很少有人會去寫CUDA。大家說英偉達最大的生態(tài)是CUDA，我認為不是這樣的，絕大多數(shù)人不寫CUDA，但是他們會用英偉達提供的算術(shù)庫和運行時。這些運行時是十幾年的積累，對于每一種網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用都有一個專業(yè)的庫去加速，這些庫是閉源的，我認為這才是英偉達非常高的護城河，而不是CUDA編程環(huán)境。工具對于芯片的落地很重要，包括Debug工具以及其他相關(guān)的工具，所有這些，構(gòu)成了一個芯片的生態(tài)。

早些年芯片的生態(tài)，有幾個核心的芯片公司，像英特爾、英偉達、高通等來定義核心的芯片架構(gòu)、芯片產(chǎn)品。很多軟件公司圍繞這幾個核心的芯片大廠，去定制領(lǐng)域?qū)I(yè)的軟件。過去六七年，這個形勢發(fā)生了變化，如雨后春筍般出現(xiàn)了很多芯片公司。下圖列出了過去五六年國內(nèi)一些做AI芯片的公司，他們圍繞最主流的軟件框架，比如TensorFlow和PyTorch，去做AI芯片或GPGPU芯片。所謂行業(yè)變化，一開始，軟件公司圍繞硬件公司做領(lǐng)域?qū)I(yè)的軟件，后來變成芯片公司圍繞一兩個軟件框架，做領(lǐng)域?qū)Ｓ玫男酒?，這個過程一直持續(xù)到今天。本來這個過程，如果這樣發(fā)展下去，我認為是有希望的。只要給這些芯片公司足夠多的時間，他們一定會跑出來，因為行業(yè)在發(fā)展。

但是半路上殺出一個程咬金，今年突然進入了大模型時代。大模型層出不窮，導(dǎo)致這些做大芯片的芯片公司無所適從。大家都在做大模型，有這么多做大模型的公司，還有這么多做AI芯片的公司，到底怎么適配？本來大家只圍繞一兩個軟件框架去做還相對簡單，現(xiàn)在這么多大模型，我到底適配誰呢？大模型公司會看，這么多AI芯片公司到底誰能打，誰能打我就跟誰合作。當(dāng)然，英偉達是一個默認的選擇，除了英偉達之外，誰能打呢？AI芯片公司也會問，這些做大模型的公司誰能賺錢呢？能賺錢，合作才有意義。這就出現(xiàn)了一個問題，在大模型時代，像英偉達這樣的公司過于領(lǐng)先的時候，就要想別的出路。我能想到一條出路，就是開源，用免費、開放、開源的方式去解決錢、人、時間的問題。在硬件上比較有代表性的是RISC-V，它是一個開源的CPU指令集和硬件架構(gòu)。RISC-V是在2010年，由伯克利的David Patterson教授和Krste Asanovic教授從零開始設(shè)計的。當(dāng)時它只定義了50條左右的指令，沒什么影響力，但是隨著時間的發(fā)展，開源社區(qū)逐漸煥發(fā)出蓬勃的生機。現(xiàn)在在CPU領(lǐng)域RISC-V特別火，已經(jīng)成為繼英特爾x86體系、Arm指令集體系以外的第三極。這個開源的方式已經(jīng)被證明，當(dāng)對手特別強大的時候，實際上是一個有效的方式。

04.GPGPU領(lǐng)域的開源平臺，降低軟件開發(fā)難度

RISC-V是在CPU領(lǐng)域開源的方式，那么有沒有可能在GPGPU領(lǐng)域，我們也做一個開源的方式呢？這就是我們團隊推出GPGPU開源平臺的原因。我們把它命名為“青花瓷”，“瓷”就是China。建設(shè)青花瓷平臺的目的，是支持大規(guī)模的并行通用計算、科學(xué)計算、AI計算等。講得直接一點，除了打游戲的部分，其他英偉達GPU卡能做的，我們都希望能做，并通過這個平臺提供給大家。我們高度重視與英偉達GPGPU產(chǎn)品的兼容性。換句話說，我們希望終極的效果就是英偉達的GPU卡能夠跑的應(yīng)用，我們一行代碼都不用改，直接在卡上跑起來，這就是解決生態(tài)的問題。為了建造這樣一種新的GPGPU平臺生態(tài)，我們做了三方面的工作。首先是打造了一個開源平臺，也就是“青花瓷”平臺。其次，我們出版了一本專業(yè)教材，叫《通用圖形處理器設(shè)計 GPGPU編程模型與架構(gòu)原理》。這是國內(nèi)第一本，也是目前為止唯一一本專業(yè)介紹如何設(shè)計一個GPGPU架構(gòu)的教材。如果你是做GPGPU的芯片工程師，我相信基本上都讀過這個教材。這個教材出版到現(xiàn)在不過一年時間，一直在京東暢銷書排行榜上，可見大家對新的核心技術(shù)是非常關(guān)注的。最后，我們在上海交通大學(xué)打造了一門專門介紹通用圖形處理器設(shè)計的課程。我們的研究包括架構(gòu)、基礎(chǔ)指令、基礎(chǔ)軟件棧，同時通過開源社區(qū)方式來呈現(xiàn)給大家，下圖是“青花瓷”平臺的整體架構(gòu)和核心架構(gòu)。一句話總結(jié)來說，英偉達有的東西，我們都有。

這里我要重新強調(diào)一下，GPGPU不是SIMD，也不僅僅是SIMT。SIMD叫單指令、多數(shù)據(jù)，SIMT叫單指令、多線程。某種意義上講，GPGPU包括了SIMD和SIMT的功能，但遠遠大于SIMD和SIMT。GPGPU有很多復(fù)雜的設(shè)計，包括存儲架構(gòu)、線程的調(diào)度、線程的管理，包括一些分支沖突的解決，以及復(fù)雜的同步機理，這些東西都是GPGPU的核心，它不是那么簡單的一個SIMT和SIMD的問題。我們定義的“青花瓷”指令集分為9個大類，功能組合超過100個，支持應(yīng)用超過100個，所以通過我們這套自定義指令，能夠?qū)崿F(xiàn)架構(gòu)通用性、性能先進性、生態(tài)兼容度。英偉達的核心并不完全是CUDA，而是運行時、運行庫、運行環(huán)境、API（應(yīng)用程序接口）的支持，這些是它的核心競爭力。我們也定義了6大類API，可以支持的復(fù)雜函數(shù)超過50個。下圖是我們提供給大家的，在這條路上，上面綠色的東西是開源的，下面藍色的東西也是開源的。有了這套東西，你可以獲得我們的基礎(chǔ)指令集、基礎(chǔ)軟件知識，可以在我們仿真模型上運行任何程序。只要你是用CUDA或者框架寫的程序，都可以在上面運行。當(dāng)然如果真的做芯片，你需要有RTL Model或者FPGA Model，這個我們是不開源的，我們只開源了這個仿真系。

下圖是我們能夠支持的不同類型的程序和函數(shù)，可以看出，我們這個平臺不只是為AI去做的，甚至跟AI沒有特別大的關(guān)系。AI只是我們能夠支持應(yīng)用中的一部分，有很多很多的算子、應(yīng)用都不是AI，但是它可能用在科學(xué)計算、金融活動以及人類生活的方方面面。

下圖這些也是我們能夠支持的，是另一類應(yīng)用。

最后這一類應(yīng)用是跟AI有關(guān)系的?，F(xiàn)在只要是推理網(wǎng)絡(luò)，我們的平臺都能完全跑得通；對于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，不是跑不通，而是時間太長了跑不完，但是簡單的訓(xùn)練像Tranformer是可以跑通的，并且不用改一行代碼。我們曾經(jīng)跟某個大廠有一些合作和討論，為了看這個平臺的兼容性如何，所謂耳聽為虛、眼見為實。他們丟給我們10個應(yīng)用，我們一行代碼不改，直接丟在平臺上跑，當(dāng)場跑通了8個，還有2個調(diào)試一下也能跑通，這說明我們對于生態(tài)的兼容性是非常強大的。這也是我們做這個平臺最主要的目的，我們不會做任何一款芯片，這個平臺就是給大家提供一個參考設(shè)計。

如果你是在學(xué)校、在科研院所做基礎(chǔ)研究，可以結(jié)合我們的書、課程進行基礎(chǔ)研究。青花瓷可以作為一個實踐的平臺，開放、免費地給大家使用，也支持在這個基礎(chǔ)上做一些突破創(chuàng)新。我們什么都可以做，但是我們唯一不做的就是收費，我們不收任何費用，完全免費開放給大家使用。剛才說的東西都在我們的網(wǎng)站和代碼倉庫上，如果大家有興趣可以下載。網(wǎng)站上有非常詳細的使用說明，只要根據(jù)說明一步一步去做，就可以試著去跑一些網(wǎng)絡(luò)，跑一下最新的大模型。這個開源項目是不斷累積的過程，需要持續(xù)投入和漫長積累，唯有穿越行業(yè)的周期性長期存在，才有創(chuàng)造新生命的可能。RISC-V做了十多年才有今日的成就，我們的GPGPU平臺是一個新的生命，去年才剛剛發(fā)布，到現(xiàn)在不過一年的時間。我們希望堅持十年、十五年的時間，就有機會成功。有任何問題可以聯(lián)系我們，這是聯(lián)系方式，謝謝大家！